基底神经节的机器人模型：行为选择与内部处理

A ROBOT MODEL OF THE BASAL GANGLIA:BEHAVIOR AND INTRINSIC PROCESSING

Tony J. Prescott¹, Fernando M. Montes Gonzlez², Kevin Gurney¹, Mark D. Humphries¹, and Peter Redgrave¹

¹Adaptive Behavior Research Group, University of Sheffield, Sheffield, South Yorkshire, UK.

²_department de Fisica e Inteligencia Artificial, Universidad Veracruzana, Xalapa, Veracruz, Mexico.

（Song Jian，translate）

摘要：由于感觉运动系统与基底神经节之间存在多个平行回路，因此有人提出，这些连接机制可以作为一种选择机制，解决在特定环境下可用且可选择的动作之间的竞争问题。对这一假设的一个强有力的检验是，需要一个基底神经节的计算模型来在一个自治体中生成综合选择序列，因此，我们描述了一个嵌入这种模型的机器人架构，并要求它在受动物观察启发的机器人任务中控制动作选择。我们的结果证明，嵌入式模型在多感官和动机促进条件下，会有有效的行动选择。当面对多个高度显著的替代方案时，机器人还表现出行为选择崩溃的情况，这与动物在冲突情况下的行为相似。该模型还揭示了最近关于行为转换和测序的神经生物学发现。

翻译稿件【基底神经节的机器人模型：行为选择与内部处理】

翻译原件【A ROBOT MODEL OF THE BASAL GANGLIA:BEHAVIOR AND INTRINSIC PROCESSING】